Identificação de barras críticas de um sistema elétrico quanto à estabilidade de tensão mediante aplicação de metaheurísticas.

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: OLIVEIRA , Thaiana Catarina Melo de.
• Orientador(a): SOUZA, Benemar Alencar de.
• Banca de defesa: REIS, Raphael Leite de Andrade., AZEVEDO, Wilker Victor da Silva., NEVES, Washington Luiz Araújo.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: ACO; PSO; Metaheurísticas bioinspiradas; Barras críticas; Barras sensíveis; Estabilidade de tensão; Bioinspired metaheuristics; Critical bus; Sensible bus; Voltage stability
• Área do conhecimento CNPq: Engenharia Elétrica
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/43435

Para avaliar a estabilidade estática de tensão, tão importante para a segurança operacional de um sistema elétrico, o procedimento é incrementar simultânea e continuamente, à mesma taxa, a carga em todas as barras do sistema até se alcançar o ponto de máximo carregamento. Assim, se consegue identificar as barras em que o sistema é mais sensível ao aumento de carga. Nesta dissertação se propõe uma metodologia para a identificação das barras críticas de um sistema elétrico, definidas como aquelas nas quais o menor aumento concentrado de carga leva o sistema ao limite de estabilidade. O novo procedimento é uma generalização do procedimento usual de cálculo do limite de estabilidade, que fornece informação complementar importante sobre as barras nas quais o sistema é menos tolerante ao crescimento de carga. Para identificação do conjunto de barras críticas, foi desenvolvido um algoritmo que combina o método de cálculo de fluxo de carga continuado com metaheurísticas do tipo populacional bio-inspirada. Duas dessas metaheurísticas foram experimentadas: PSO (Particle Swarm Optimization) e ACO (Ant Colony Optimization). A metodologia foi aplicada aos sistemas teste IEEE 14 barras e IEEE 57 barras, considerando os seguintes cenários para cada sistema: determinação da barra mais crítica e das m barras mais críticas, sendo m = 3 no primeiro sistema e m = 5 no segundo. As análises realizadas constataram que o limite de estabilidade do sistema depende diretamente das barras cujas cargas são incrementadas, evidenciando que as barras mais críticas não coincidem necessariamente com as mais sensíveis que são identificadas pelos métodos convencionais. Nos testes realizados, ambas as metaheurísticas apresentaram desempenho satisfatório, contudo, a ACO apresentou convergência superior à da PSO em cenários mais complexos. Os resultados indicam que o método proposto contribui para o estado da arte no estudo de estabilidade estática de tensão, oferecendo uma alternativa viável para situações específicas, como a instalação de grandes blocos de carga em sistemas elétricos.